我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)

RAID10和RAID01的冗余度看起来差不多,但本质上有一定的区别. RAID10:左边损坏1块盘,右边还可以容忍一块盘损坏而不影响整体的数据;冗余度=2 RAID01:左边损坏1块盘,此时左边已经没有用,右边再损坏一块盘必然影响整体数据的可用性;冗余度=1 RAID10要比RAID01的冗余度高.

1.下载gometalinter release地址为:https://github.com/alecthomas/gometalinter/releases/tag/v3.0.0 下载windows版本:https://github.com/alecthomas/gometalinter/releases/download/v3.0.0/gometalinter-3.0.0-windows-amd64.zip 解压缩 copy所有.exe到C:\Users\ahfuzhang\go\bin 2

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,

章节索引 建议11:区别对待 == 和Equals 建议12:重写Equals也要重写GetHashCode 建议13:为类型输出格式化字符串 建议14:正确实现浅拷贝和深拷贝 建议15:使用dynamic来简化反射实现 建议16:元素数量可变的情况下不应使用数组 建议17:多数情况下使用foreach进行循环遍历 建议18:foreach不能代替for 建议19:使用更有效的对象和集合初始化 建议20:使用泛型集合代替非泛型集合 建议11:区别对待 == 和Equals CLR中将“相等性”分

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=209406532&idx=1&sn=2e9b0cc02bdd4a02f7fd81fb2a7d78e3&scene=1&key=0acd51d81cb052bce4ec2a825666e97fe7d6e1072fb7d813361771645e9403309eb1af025691162c663b60ea990c3781&ascene=0&

背景介绍 这几年一直在摸索一种框架,足够简单,又能应付很多高并发高性能的需求.研究过一些框架思想如DDD DCI,也实践过CQRS框架. 但是总觉得复杂度高,门槛也高,自己学都吃力,如果团队新人更难接受.所以自从写了最简单的BaseContext类之后很长一段时间内都没有加任何代码.(basecontext只有10行内代码) 之前有个秒杀业务要做,用了MVC的异步Action队列处理请求,感觉还是蛮不错,所以跟另外一位同事一同把这个功能整合进这个baseContext里面,既没有用第三方的Que

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

NLP文本相似度 相似度 相似度度量:计算个体间相似程度 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小 最常用--余弦相似度:​ 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似 如果向量a和b不是二维而是n维 ​ 示例 句子1:这只皮鞋号码大了,那只号码合适 句子2:这只皮鞋号码不小,那只更合适 ​分词 句子1:这只/皮鞋/号码/大了,那只/号码/合适 句子2:这只/皮鞋/号码/不/小,那只/更/合适 ​列出所有词 这只,皮鞋,号

用户在使用 MySQL 实例时,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况.本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法,并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景,来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案. 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 说明:大量行锁冲突.行锁等待或后台任务也有可能会导致实例的 CPU 使用率过高,但

MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执

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在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM 

目录 更改elasticsearch的score评分 插件源码解读 脚步一 脚本二(fast-vector-distance) 部署 测试 创建索引 查询 版本说明 项目详细见github 参考文献 更改elasticsearch的score评分 在某些情况下,我们需要自定义score的分值,从而达到个性化搜索的目的.例如我们通过机器学习可以得到每个用户的特征向量.同时知道每个商品的特征向量,如何计算这两个特征向量的相似度?这个两个特征向量越高,评分越高,从而把那些与用户相似度高的商品优先推荐给

本章目的:明确QFDI的作用:收集客户需求(Customer Needs),转换为设计要求(Design Feature).并介绍其制作方法. 1.QFDI质量屋举例 不用怀疑,现在大部分参考教材所谓的QFD,其实是单指QFDI.这好像的很多教材的通病,对项目经理来说这没什么,对结构设计却是比较坑的.因为单QFDI不够结构工程师用! QFDI的作用是将顾客需求转换为设计要求,若你看见下面的QFD例子,那么就是指QFDI. 2.QFQI质量屋的结构 QFDI质量屋的结构如下图所示: 3.QFDI准

1.ID 选择符 > 类选择符 > 元素选择符.特指度高的优先级高 2.行内样式 > 内嵌样式 > 链接样式 3.设定的样式 > 继承的样式 特指度的计算: 特指度能够用一个公式 I-C-E 来计算,当中 I 是 ID C 是 Class E 是 Element 对于一个 CSS 规则,若选择符中有一个 id,则 I 的值 +1.若选择符中有一个 class ,则 C 的值 +1:若选择符中有一个 element,则 E 的值 +1. 最后.从 I 的值開始比較,比較的规则例

015-08-09 杨尚刚 高可用架构 此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Mo

编程范式(流派): 面向对象编程,面向过程编程 各有用处!! 编程:语法+数据结构(list dict)+算法(逻辑)-----------------------------------1.面向过程编程:核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,设计一条流水线,机械式的思维方式 优点:复杂的问题流程化,进而简单化---系统监控脚本,自动部署脚本之类的,eg:软件包解压安装(不再需要扩展了)就可以使用面向过程的思维编写代码缺点:可扩展性差,牵一发而动全身 # 注册 import json imp

Redis 简介 Memcached: 优点:高性能读写.单一数据类型.支持客户端式分布式集群.一致性hash 多核结构.多线程读写性能高. 缺点:无持久化.节点故障可能出现缓存穿透.分布式需要客户端实现.跨机房数据同步困难.架构扩容复杂度高 Redis: 优点:高性能读写.多数据类型支持.数据持久化.高可用架构.支持自定义虚拟内存.支持分布式分片集群.单线程读写性能极高 缺点:多线程读写较Memcached慢 Redis 安装和基本配置 1.安装教程 下载: wget http://downl